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公开(公告)号：CN108831563A
公开(公告)日：2018-11-16
申请号：CN201810275119.8
申请日：2018-03-29
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 本发明公开了一种用于判别药品不良反应信号分类检测的决策方法，所述决策方法以中国药品不良反应(ADR)报告数据为基础，研究ADR信号检测时是否进行分类检测的问题，即判别中药数据是否进行独立的信号检测问题。设计了基于标准库的判别指标并构建了用于分类依据的决策树，分别以PRR、MHRA和IC三种信号检测方法来比较从总样本与子样本中提取ADR信号的差异性并进行决策，最终给出是否对总体数据进行分类检测的建议。本发明为中国药品不良反应信号检测数据分类决策提供了一种可参考方法。
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公开(公告)号：CN108831563B
公开(公告)日：2021-09-28
申请号：CN201810275119.8
申请日：2018-03-29
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 本发明公开了一种用于判别药品不良反应信号分类检测的决策方法，所述决策方法以中国药品不良反应(ADR)报告数据为基础，研究ADR信号检测时是否进行分类检测的问题，即判别中药数据是否进行独立的信号检测问题。设计了基于标准库的判别指标并构建了用于分类依据的决策树，分别以PRR、MHRA和IC三种信号检测方法来比较从总样本与子样本中提取ADR信号的差异性并进行决策，最终给出是否对总体数据进行分类检测的建议。本发明为中国药品不良反应信号检测数据分类决策提供了一种可参考方法。
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公开(公告)号：CN108538396B
公开(公告)日：2021-08-06
申请号：CN201810309833.4
申请日：2018-04-09
Applicant: 南京邮电大学
IPC: G16H50/70
Abstract: 本发明公开了一种基于混合模型的药品不良反应遮蔽效应消除方法，以中国药品不良反应(ADR)报告为基础，首先采用具有遮蔽消减作用的lasso logistic回归法对ADR数据库中关联度较小的药品‑不良反应组合进行过滤，留下关联度较大的组合作为首轮数据筛选后的数据集；其次复合运用移除报告法剔除报告数小于等于4的组合，将余下的组合作为二度筛选后的新数据集；最后使用传统的IC算法对新的数据集重新进行信号检测，以期最大程度地消减遮蔽效应。该复合型消减模型可以有效地提高遮蔽效应消减率，使药品不良反应信号检测工作更可靠、更准确，从而进一步保障人们用药安全，并为相关决策提供参考。
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公开(公告)号：CN108538396A
公开(公告)日：2018-09-14
申请号：CN201810309833.4
申请日：2018-04-09
Applicant: 南京邮电大学
IPC: G16H50/70
Abstract: 本发明公开了一种基于混合模型的药品不良反应遮蔽效应消除方法，以中国药品不良反应(ADR)报告为基础，首先采用具有遮蔽消减作用的lasso logistic回归法对ADR数据库中关联度较小的药品-不良反应组合进行过滤，留下关联度较大的组合作为首轮数据筛选后的数据集；其次复合运用移除报告法剔除报告数小于等于4的组合，将余下的组合作为二度筛选后的新数据集；最后使用传统的IC算法对新的数据集重新进行信号检测，以期最大程度地消减遮蔽效应。该复合型消减模型可以有效地提高遮蔽效应消减率，使药品不良反应信号检测工作更可靠、更准确，从而进一步保障人们用药安全，并为相关决策提供参考。
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